Trajectory ने $45M जुटाए, AI ट्रेनिंग को आसान बनाने का लक्ष्य
मूल शीर्षक: Trajectory raises $45M to make AI model training accessible to nontechnical experts
यह क्यों महत्वपूर्ण है
विशेष क्षेत्रों में AI तैनाती की लागत और जटिलता घटाने की दिशा में यह एक ठोस प्रयास है।
Stanford के तीन पूर्व छात्रों द्वारा स्थापित Trajectory ने Sequoia की अगुवाई में $45M Series A जुटाए। $300M वैल्यूएशन पर Nvidia, Bessemer और Bain Capital ने भी भाग लिया। कंपनी गैर-तकनीकी विशेषज्ञों को AI मॉडल ट्रेन करने की सुविधा देती है।
Trajectory एक 18 सदस्यीय स्टार्टअप है, जिसे लगभग एक साल पहले Google DeepMind और Apple में अनुभव रखने वाले तीन Stanford सहपाठियों ने मिलकर बनाया। कंपनी ने अभी $45 मिलियन का Series A राउंड बंद किया है, जिसका नेतृत्व Sequoia ने किया। Nvidia, Bessemer Venture Partners और Bain Capital Ventures ने भी इसमें हिस्सा लिया। कंपनी का वैल्यूएशन $300 मिलियन आंका गया है।
मौजूदा AI मॉडल — चाहे OpenAI के हों या Anthropic के — बिना अतिरिक्त ट्रेनिंग के अपनी गलतियों से नहीं सीखते। कानून और वित्त जैसे विशेष क्षेत्रों में इन्हें ढालने के लिए कंपनियों को आमतौर पर आंतरिक रिसर्च टीम या महंगे forward-deployed engineers (FDEs) की जरूरत पड़ती है।
Trajectory का प्लेटफॉर्म continual learning पर आधारित है। व्यवसाय एक open source AI मॉडल से शुरुआत कर सकते हैं और इसे अपने एप्लिकेशन से जोड़ सकते हैं। प्लेटफॉर्म मॉडल के प्रदर्शन पर फीडबैक जमा करता है और उसी आधार पर मॉडल को पुनः ट्रेन करता है।
को-फाउंडर Ronak Malde ने बताया कि foundational मॉडल एक बुद्धिमान PhD छात्र जैसे हैं जो हर बार नई नौकरी से शुरू करते हैं, जबकि बाजार 30 साल के अनुभवी को तरजीह देता है। Harvey, Rogo, Decagon और Mercor जैसी कंपनियाँ पहले से Trajectory का उपयोग कर रही हैं। को-फाउंडर Michael Elabd के अनुसार, मानव निगरानी में की जाने वाली यह ट्रेनिंग autonomous self-improvement से अधिक सुरक्षित है। Trajectory अपना post-training प्लेटफॉर्म अब सार्वजनिक रूप से उपलब्ध करा रहा है।